密集阅读器环境下RFID系统识别性能研究

王宇　佘开　唐志军

摘 要： 密集阅读器环境下的同信道干扰将显著降低阅读器识别性能，基于Nakagami?m多径信道模型和最大比合并（MRC）算法，推导了多天线分集RFID系统反向识别距离的数学期望值闭合表达式，并遵循ISO18000?6C标准的空口参数进行数值仿真，验证了推导的结论。

关键词： 射频识别； 同信道干扰； 多天线分集； 空口参数

中图分类号： TN015?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）09?0043?04

0 引 言

作为物联网重要应用之一的超高频（UHF）射频识别（RFID）技术被认为能作为电子条码，替代目前广泛使用的光学条形码，因而备受关注[1]。一次成功的识别要求阅读器激活无源标签，且正确解码标签的反向散射调制信号[2]。反向链路为级联的多径随机信道，标签信号微弱，极易受密集阅读器环境下同频信号的干扰。

Do?Yun Kim分析了阅读器空中接口的射频参数，通过公式推导和数值仿真，给出了多阅读器下识别距离的变化情况[3]。Papapostolou A研究了干扰对RFID定位应用的影响[4]。Ferrero R通过改进友邻阅读器防碰撞（Neighbor Friendly Reader Anticollision）协议，来减小阅读器间干扰发生[5]。多天线分集技术能有效提高多径信道下RFID系统识别性能。C.Angerer设计了采用阵列天线和最大比合并算法的RFID阅读器，实际测试表明该RFID系统能获得更大的识别范围[6]。J.D Griffin和Kim分别采用移动无线通信中成熟的随机信道模型，推导了采用多天线分集技术的RFID系统识别距离的改善效果计算公式[7?8]。

本文基于Nakagami?m信道和最大比合并算法，研究密集阅读器环境下多天线分集RFID系统的识别性能，推导识别距离的计算公式，并将符合ISO 18000?6C标准[9]射频参数的同道干扰仿真与计算式结果进行了对比验证。

1 密集阅读器环境分析及系统模型

UHF RFID系统的同信道干扰存在三种情形：

（1） 多个标签散射信号干扰阅读器解码；

（2） 其他阅读器信号干扰单个标签解码；

（3） 密集阅读器时彼此互相干扰。

情形1最常见，当阅读器同时识别多个标签时即出现，已有大量文献通过改进经典的ALOHA和树状搜索等算法解决此种干扰，并已在ISO18000?6C等主流国际标准中采用。UHF RFID系统采用无线功率传输和无源标签使得情形2几乎不会对系统识别性能产生影响，这是因为实际应用时阅读器均负责各自识别区域，标签接收的主阅读器信号功率远大于干扰阅读器的信号功率，否则根本不能被激活。情形3通常出现在超市和仓储等密集阅读器环境，主阅读器接收的标签反向散射调制信号极其微弱，其他阅读器将对主阅读器产生同频干扰，本文主要针对此情形，通过研究此种干扰对多天线RFID系统的反向识别距离（RIR）均值的影响，度量系统抗扰能力。

图1给出了双站天线类型的多天线分集UHF RFID系统模型[7]。

图1 多天线分集UHF RFID系统模型（双站天线类型）

模型中[Mt]和[Mr]分别表示阅读器发送和接收阵列子天线数，且要求[Mt≥]2、[Mr≥]2，[N]为标签子天线数，[N≥2。]使用[wf（i）]（或[wb（m））]表示第[i]个发射（或第[m]个接收）子天线的权值，则[wf=[wf（1），wf（2），…，wf（Mt）]T]（或[wb=][[wb（1），wb（2），…，wb（Mr）]T）]为发送天线（或接收天线）的权值向量，[T]为转置运算。[hf（i，j）]（或[hb（j，m））]表示发送子天线[i]（或接收子天线[m]）与标签子天线[j]之间的信道参数，则[hf=[hf（1），hf（2），…，hf（Mt）]]（或[hb=[hb（1），hb（2），…，hb（Mr）]）]为前向反向信道参数向量。阅读器的连续载波和指令信号经[wf]加权后从阵列天线发射出去，然后通过参数为[hf]的矢量信道衰减，最后被标签接收。标签采用等增益合并算法，以期获得最大射频能量，通过反向散射调制，将数据发给阅读器，反射信号也经历参数为[hb]的矢量信道后，才被阅读器阵列天线接收。阅读器采用最大比合并算法[11]，将接收信号经[wb]系数加权后，作后续判决处理。对于双站类型，发射天线与接收天线间隔一定距离布置，有[hf≠hb。]

2 密集阅读器环境识别距离

文献[2?3]对UHF RFID系统的反向链路信噪比进行了研究，给出了阅读器接收信噪比可由式（1）计算：

[SNR（db，t）=βPtGtGrGtagMP20d-γfd-γbhf（t）2hb（t）2N0] （1）

式中：[β]表示阅读器接收与实际标签散射信号功率比值； [Pt，][Gt，][Gr]为阅读器发送功率及发送接收天线的增益；[Gtag]为标签天线增益；[M]为标签调制因子；[P0]为单位距离发送功率；[df，][db]为前向和反向链路距离；[γ]是Nakagami?m链路衰落因子，且自由空间有[γ=]2；[N0]表示加性高斯白噪声功率。[hf（t）]和[hb（t）]为时间信道参数，一般情况下，均可认为信道为平稳的，本文下述推导基于此假设。

假设二维平面上均匀分布着[MI]个干扰阅读器，对主阅读器产生了干扰，文献[8]给出了此时的干扰功率（[I0]）的计算式为：

[I0=PtβGtGrP0d-γminLDγ2-1d2max-d2mind2min-d2maxdmindmaxγ] （2）

式中：[LD]是天线的功率损耗；[dmin]和[dmax]分别表示最小和最大阅读器间距。采用[wf，I（k）]表示发射天线阵列权值向量，则由式（1）和（2），可得接收信号干扰噪声比（SINR）为：

[SINR=βPtGtGrGtagMP20d-γfd-γbhf2hb2k=1MII0wbHI（k）wf，Ik2+N0] （3）

式中：[HI（k）]表示第[k]个干扰阅读器至主阅读器的信道矩阵，大小为[Mt×Mr。]

主阅读器识别距离即由SINR决定，下面基于Nakagami?m模型，推导其数学期望。实际应用时，人为的，主阅读器与干扰源间将不存在视距情形，可认为干扰信号经历了独立同分布的瑞丽衰落，故[HI（k）wf，Ik]为独立同分布的复高斯矢量，其均值为零，均方差矩阵为单位阵，则[wbHI（k）wf，Ik]是复高斯随机变量，且均值为零，方差[wHbwb=1。]若令：

[y=k=1MIwbHI（k）wf，Ik2] （4）

式（3）中SINR的分母可写为：

[z=I0y+N0] （5）

由式（3）求得反向识别距离[db]均值的计算式为：

[Edb=k12γ?Ehf2hb212γ?Ez-12γ] （6）

其中：

[k=βPtGtGrGtagMP20N0] （7）

[y]服从gamma分布，且参数为（1，[MI]），即：

[y～Γ1，MI] （8）

概率密度函数（pdf）为：

[fyy=yMI-1ΓMIe-y] （9）

则式（3）中分母的pdf函数为：

[fzz=z-N0MI-1I0MIΓMIe-z-N0I0] （10）

故可采用数值方式求得SINR计算式中分母[z]的数学期望。若存在干扰，则其功率将远大于白噪声功率，则[z≈I0y]，则[z]的期望值解析表达式为：

[Ez-12γ=ΓMI-12γI012γΓMI] （11）

将式（1）代入式（6）得反向识别距离[db]的均值计算式为：

[Edb=k12γ?ΓMt+12γΓMr+12γΓMtΓMr?ΓMI-12γI012γΓMI] （12）

3 数值实验

本实验对多天线RFID系统反向识别距离均值随阵列子天线数目[Mt（Mr）、]干扰阅读器数目[MI]和链路衰落因子γ等参数的影响，进行仿真研究。仿真参数根据国家无线电管理委员会相关规定[9]和ISO18000?6C标准[10]选取，见表1。

表1 数值仿真参数

[参数＼&值＼&载波频率[fc]＼&840～845 MHz/920～925 MHz＼&信道带宽[W] /kHz＼&250＼&信道数量[N]＼&20＼&最大发射功率（e.r.p） /W＼&2＼&信道内功率比[β]＼&0.86＼&天线增益[Gt=Gr]＼&6 dBi＼&标签天线增益[Gtag] /dBi＼&1＼&参考单位路径功率[P0] /dB＼&-31.7＼&路径损耗因子[γ]＼&[2.0， 4.0]＼&标签调制因素[M]＼&0.9＼&噪声值[N0] /dBm＼&-90＼&信噪比阈值SNRTH /dB＼&11＼&[m]参数＼&0～20 dB＼&阵列天线数[Mt=Mr]＼&1，2，3，4＼&干扰距离 [[dmin，][dmax]]＼&[1，20]，[1，30]＼&干扰源[（MI）]范围＼&[2，16]＼&]

主阅读器与其他干扰阅读器的分布图如图2所示，图中共[MI]个干扰阅读器，第[i]个和第[j]个阅读器至被扰阅读器有最大最小距离，其他间距取均匀分布于区间[[dmin，dmax]]的数，阅读器间链路为Nakagami?m随机多径信道。

图2 仿真阅读器分布图

对比单天线系统，图3给出了不同Nakagami参数[m]值，多天线分集系统反向识别距离（RIR）随子天线数目[Mr]（假设[Mr=Mt]）变化的情况。实验表明：仿真结果与计算值保持一致；所采用子天线数目越多，所获得增益越大；且多径越严重，RIR增益越明显。特别地，当[m=]20 dB，且子天线数为5时，能获得1.33倍的RIR增益。

图3 RIR均值增益随子天线数目变化曲线

瑞丽信道（[m=]0 dB）下，RIR均值随干扰阅读器数目变化的曲线如图4所示。仿真结果表明：当干扰源数量增加时，RIR均值将逐渐减小，特别地，20个干扰阅读器时，RIR均值减小至0干扰的65%；对于不同的阵列天线数目[Mr，]RIR均值减小同等比例，说明与天线数[Mr]无关，仅与干扰源数目有关，可知对于多天线RFID系统，增加阵列天线数并不能对抗多阅读器干扰。

图4 RIR均值随干扰阅读器数目变化曲线（[m=]0 dB）

图5给出了[Mr=]3时，仿真值与计算值之差的变化情况。由图可知，除干扰源数[MI=]0外，该差值是随着干扰源数量的增大而减小的，这说明仿真越来越接近均匀分布的密集阅读器环境。仿真结果与理论计算值保持一致。

图5 误差随干扰源变化情况

4 结 论

本文推导出密集阅读器干扰和Nakagami?m多径信道下，采用最大比合并算法的多天线RFID系统反向识别距离均值的计算公式。仿真和理论计算式均表明：当阅读器子天线达到5个时，就能获得较单天线时1.33倍的距离增益；当干扰阅读器达到20个时，识别距离降为65%，且在瑞利信道下，通过增加阵列天线子天线数目并不能缩小识别距离减小的幅度，其主要与干扰源数目有关。下一步的研究工作包括建立测试系统，对典型2×2的RFID系统进行实际链路性能测试。

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